为什么要学大数据及大数据简介

随着互联网技术的飞速发展和移动设备的普及，大数据成为了当今最热门和受欢迎的技术之一。利用大数据技术可以帮助公司更好地理解用户需求、提高销售额、改善客户体验等方面，因此越来越多的企业开始投入前所未有的资源来学习并应用这种新型技术。如果你是一名想要进军大数据领域，或者是对此领域感兴趣但不知道该如何下手的人，请继续阅读本文。

1. 大 数据 时代 带 来 的 转 变

在过去几十年里，全世界生产出了海量信息，并在不断增长中。“Big Data”也随之催生而出：它强调分散式计算机工具处理极其庞大、复杂和快速变化数据集所带来的重要性和价值。其中最闻名可谓 Google MapReduce 和 Apache Hadoop。
Hadoop 是目前公认作为“开源软件标准”的 Big Data 平台，在任意数量服务器间扩展至能够容纳各种类型非结构化格式存储——如音视频文件、文档记录等——超过 petabyte 级别（印章）以上。
相比较传统数据处理，Big Data 实时反应能力更高、分析结果拥有较强科学性、可以综合考虑数据到场景多个层面等特点。这一技术给联网设备（例如智慧城市里的智能路灯）、社交媒体和医生开处方笔带来了极其广阔的应用前景。

2. 大 数据 领 域 学 习 路 径 推 荐

Big Data 是一个非常新且不断变化着的领域，并且涉及面相对于其他 IT 技术专业更加集中和深入。下文我们将针对初学者推荐系统地介绍 Big Data 所需要掌握的知识领域，供参考。

2.1 编程语言基础
理解编程语言基础是进军 Big Data 的必要条件。最好先选择一门简单易操作上手快速的计算机语言。Python 和 Java 是目前最为热门也是在大多数 Big Data 平台支持得比较好常用的两种编程语言推荐作为你全面学习大数据技术所依赖使用工具初始跨越障碍。
您需要掌握以下几点内容：定义一个变量、循环操作构建结构与函数生成类别对象注意事项以及输入与输出。当这些问题中没有阻碍了您编写简单程序的效率和稳定性，才能正式进入 Big Data 技术领域。

2.2 数据库
在大数据时代，我们面对着非常庞杂且多样化数据库存储格式、文件结构形式、数据处理指令等复杂任务进行挑战。
有必要了解传统数据库理论与关系型数据库（RDBMS）暨其 SQL 查询语言体系 InnoDB SQLite 或 PostgreSQL 都属于该基本技术支撑内找到自己擅长熟悉的比如谷歌云就采用前者 AWS 则常常选后两个）。NoSQL 数据库 MongoDB Cassandra Redis 等可删除 ACID 原则果断获取更快速段落运算行为也是较为流行的方向。

2.3 分布式系统
Big Data 扩展能力强无人赛难触压力下极高并发环境下练习发布分布式框架建造势量相应缩放软件订制模板使用工具收集微服务优化 Kafka or RabbitMQ 的合理利用想法等你需要学会之一；况且，在实际开发中，几乎每一个大型计算机平台都要求具备核心的Linux操作系统知识。

2.4 编程模型
MapReduce （Hadoop）和 Spark 是目前最流行最常用的分布式系统编程模型，中重你很可能会抬头这些名词或包类，所以建议事先进行相关调研阅读并掌握。此外还有 Twitter Storm、Apache Flink 等其他编程架构。

3. 编写 Big Data 实战项目时的提示

如果要想成功地应用所掌握技术于一个工作指派大数据项目您需为自己学习条理/过安排划算足够时间（长期坚持每日练手吸收）。下面几点感性经验是帮助您规避掉 Bug 提升产品质量和合格度：

• 开始之前仔细研究问题与场景；了解计算机原理；
• 进行正确而完全测试以保证可以及时发现错误；
• 使用不同数据源的 Scala 和 PySpark API 对存储格式转换进行尝试；
• 大多数情况下在将 SQL 查询塞到代码段里面之间间加入模板缓存库主键索引查看优化金产价票据（举个例子如何利用 Redis 来接管 Memcached 功能等）相对至关毕露。
  在开发过程中，着眼直观成果展示同时结合批注上述基本知识体系具备实际操作体验，大数据脉络逐渐变得清晰起来。

4. 总结

Big Data 领域已经成为当今科技领域的一个热门话题，并仍在不断发展。如果您对此领域感兴趣，请务必掌握编程语言、数据库、分布式系统和编程模型等知识，并尝试运用于实际项目中。当然，在这个过程中需要有坚定的信念，长期持续地学习与实践也是非常重要的。

认真而稳健地努力，我们相信大数据这条路可以走得更远并取得显著亮眼成果！